Effect of Carvedilol on Reduction in Heart Rate in Patients With Chronic Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, β-blockers are used most frequently for the purpose of heart rate (HR) control in patients with atrial fibrillation (AF) in worldwide. Carvedilol is one of common β-blockers and known to be effective for hypertension and heart failure. However, little can be found the information about the HR-lowering effect of carvedilol in patients with AF without heart failure. Therefore, we conducted this study to investigate the effect of carvedilol on HR in 3-minute electrocardiogram (ECG) and total heart beats (THBs) in 24-hour Holter ECG monitoring in patients with persistent or permanent AF. METHODS: A total of 13 hypertensive patients (73 ± 12 years, 7 males) with AF and HR 90 bpm or more were enrolled. All patients received carvedilol from 5 mg/day. The dose of drug was titrated every 4 weeks and raised to 10 or 20 mg/day if HR was 80 bpm or more. RESULTS: Mean HR was decreased from 101.9 ± 13.9 to 85.2 ± 15.2 bpm (P < 0.05) after treatment with carvedilol. THBs were also significantly decreased from 128 to 115 × 1,000/day (P < 0.001). Percent reduction in HR and THBs were 13.9% and 10.7%, respectively. The scores of Atrial Fibrillation Quality of Life Questionnaire (AFQLQ) did not change. Only one patient was required to discontinue carvedilol due to congestive heart failure. CONCLUSIONS: We observed that carvedilol certainly reduced HR in patients with chronic AF. We believe that the effect of carvedilol on the reduction in HR can contribute to the management of AF patients treated with rate-control strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».